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[发明专利]分析结果的生成方法、装置、设备及可读存储介质-CN202010839225.1在审
发明人：吕肖庆;张晨睿;林衍凯;李鹏;周杰 -专利权人：北京大学;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标异质图的异质图结构，异质图结构中包括节点数据和边数据；确定节点数据对应的初始节点特征，以及边数据对应的语义方面；以异质图结构为随机变量，语义方面为隐变量，对初始节点特征进行嵌入，得到目标异质图的异质图特征，异质图特征中包括更新语义特征和更新节点特征。以语义方面为隐变量，从而对异质图进行嵌入处理，从异质图中获取隐含的语义，从而对节点特征向量和语义特征向量进行更新，避免通过设置元路径的方式更新节点特征，提高了节点特征的更新效率，在下游分析结果的生成中的执行准确度更高
分析结果生成方法装置设备可读存储介质

[发明专利]基于关系表征图神经网络的异质图节点分类装置及方法-CN202211148419.2在审
发明人：郭园方;王俊富;王蕴红 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于关系表征图神经网络的异质图节点分类装置及方法，装置包括：异质节点特征投影模块、异质关系表征模块、自链接关系表征模块、表征参数梯度放缩模块、同质图神经网络模块；方法包括：异质图输入、异质节点特征投影、异质关系表征、自链接关系表征、表征参数梯度缩放、生成赋权邻接矩阵、同质图神经网络和结果输出；图神经网络可以有效的使同质图神经网络处理具有更加复杂关系的异质图，表征参数梯度放缩模块可以使不同类型的参数：关系表征参数和图神经网络参数，能够在同一个优化框架中均被优化至较佳的结果，计算方式简单有效，仅仅引入极少的参数，方法复杂度远低于主流异质图神经网络。
基于关系表征神经网络异质图节点分类装置方法

[发明专利]一种无监督的主机入侵检测方法及系统-CN202210249400.0在审
发明人：黄泽祺;谷勇浩;王翼翡;张晓青;徐昊;孙睿;宁静 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：所述方法根据系统日志构建带属性的异质图，再利用有向异质图神经网络，从异质图中获取节点的嵌入向量和异质图的嵌入向量，最后采用单类神经网络同时从全局和局部两种视角出发，根据所获得的异质图和节点的嵌入向量，对异质图进行异常检测，综合两个视角下的异常分数，给出异质图最后的异常得分，进行异常异质图的识别，判断是否存在主机入侵。本发明通过异质图神经网络挖掘源图，节省人力，而且能够更有效的检测出高等级的攻击活动，对仅涉及局部系统交互的攻击活动或混杂大量正常行为的攻击活动都具有更优越的检测性能，提高了主机入侵的检测准确度和精度。
一种监督主机入侵检测方法系统

[发明专利]电子信息分析方法、装置、设备及可读存储介质-CN202010847670.2有效
发明人：于苗苗;管冲;陈曦 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标帐号的异常描述内容；获取异质图结构，其中，所述电子病历中包括生命体帐号、状态描述内容以及状态类型之间的关联关系；根据所述异质图结构对所述异常描述内容进行分析，得到所述目标帐号对应的状态类型分析结果通过电子病历构建异质图模型，并通过异质图模型的异质图结构对异常描述内容进行分析，得到状态类型分析结果，由于异质图模型的结构具有较强的解释性，且异质图模型中能够包括多种类型的节点和多种类型的边，能够容纳较多语义信息，从而，通过异质图模型分析得到的状态类型分析结果，准确率较高。
电子信息分析方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于图自注意力机制的异质图网络节点分类方法-CN202311099604.1在审
发明人：王翔;邓维康 -专利权人：福建理工大学
申请日： 2023-08-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供了交通流预测技术领域的一种基于图自注意力机制的异质图网络节点分类方法，包括：步骤S1、获取大量的交通异质图网络的数据集并划分为训练集、验证集和测试集，从训练集、验证集和测试集中提取交通异质图网络的节点特征矩阵和邻接矩阵集合；步骤S2、创建一异质图自注意力网络模型；步骤S3、利用训练集对异质图自注意力网络模型进行训练，利用验证集对训练后的异质图自注意力网络模型进行验证；步骤S4、利用测试集对异质图自注意力网络模型进行测试，并不断优化超参数；步骤S5、利用异质图自注意力网络模型进行交通异质图网络的节点分类，进而进行交通流预测。
一种基于注意力机制异质图网络节点分类方法

[发明专利]基于元路径子图的异质图信息提取方法和装置-CN202110649772.8在审
发明人：尚家兴;蔡昕均;郑林江;刘大江;王启星;付澍 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于元路径子图的异质图信息提取方法，涉及异质图信息提取技术领域，其中，该方法包括：通过异质属性转换，将异质图包含的节点的属性映射到同一特征空间，生成对应的特征向量；根据元路径类别的不同对异质图进行分解，生成同质子图和异质子图；分别对同质子图和异质子图中节点的特征向量进行卷积，生成目标节点在不同子图中的特征表示；对目标节点在不同子图中的特征表示按照相应的权重进行融合，获取到每个节点的多重语义和多种子图结构本发明可以很好地捕获同质邻居和异质邻居的结构、语义和属性信息，能够提供更加完善的节点特征表示，能够用于广泛的机器学习和图数据挖掘任务。
基于路径异质图信息提取方法装置

[发明专利]基于异质图神经网络的社交网络恶意账号检测方法及装置-CN202210780783.4在审
发明人：乔凯;石舒豪;闫镔;陈健;王林元;舒君;魏月纳;白禄鑫 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图神经网络技术领域，具体涉及一种基于异质图神经网络的社交网络恶意账号检测方法及装置，该方法包括获取社交网络的信息，构建社交网络关系异质图；获得社交网络特征矩阵；从社交网络中选取正常账号和恶意账号进行标记，构建训练集；构建异质图神经网络，并使用训练集数据训练异质图神经网络；根据异质图神经网络的输出得到账号的类型为正常账号或恶意账号。本发明通过构建社交网络关系异质图有效地利用社交网络实体的特征和实体与实体之间的多种交互关系，通过训练异质图神经网络，实现恶意账号的自动检测。
基于异质图神经网络社交网络恶意账号检测方法装置

[发明专利]基于特征提取强化的高鲁棒性异质图节点分类方法及系统-CN202211323554.6在审
发明人：樊谨;王则昊;张心怡;葛岩;邬惠峰;孙丹凤 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征提取强化的高鲁棒性异质图节点分类方法及系统，涉及异质图节点分类技术领域。该方法包括：获取目标异质图数据；将所述目标异质图数据输入到训练好的鲁棒性特征强化框架模型中，以对所述目标异质图数据中的节点进行分类；所述训练好的鲁棒性特征强化框架模型是基于离散映射模块、协作分离模块、异质图节点分类器、超参优化模块和样本数据集确定的；所述样本数据集包括多个异质图数据集以及相应的节点分类标签；所述节点分类标签包括：节点特征、邻接矩阵和元路径。本发明通过使用鲁棒性特征强化框架模型，优化异质图神经网络的特征嵌入的学习性能，以解决现有模型特征提取能力不足、精度不足和实验结果不稳定等问题。
基于特征提取强化高鲁棒性异质图节点分类方法系统

[发明专利]基于异质图自监督学习的恶意域名检测方法及装置-CN202310469489.6在审
发明人：袁方方;李志平;曹亚男;张啸梁;卢毓海;曹聪;刘燕兵 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异质图自监督学习的恶意域名检测方法和系统。所述方法包括：将DNS场景建模为一个原始异质图；其中，所述原始异质图中的节点包括：域名、客户端和IP地址；在数据层面上引入轻微的扰动来生成所述原始异质图的轻微扰动图；根据域名级的对比损失和图级的相似性损失，获取所述原始异质图中域名的节点表示；其中，所述域名级的对比损失是对原始异质图和轻微扰动图中域名的节点表示进行相似性对比得到，所述图级的相似性损失是对原始异质图和轻微扰动图的图嵌入表示进行相似性对比得到；基于所述原始异质图中域名的节点表示，得到所述DNS场景的恶意域名检测结果。
基于异质图监督学习恶意域名检测方法装置

[发明专利]异质图元路径自动评估的恶意账号检测方法及装置-CN202210779964.5在审
发明人：陈健;石舒豪;闫镔;乔凯;王林元;杨帅;王骞;郭宇琦 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图神经网络技术领域，具体涉及一种异质图元路径自动评估的恶意账号检测方法及装置，该方法包括获取社交媒体网络的信息，构建社交网络关系异质图；在异质图神经网络的每一层进行账号、帖子和社区不同类型实体特征投影；在异质图神经网络的每一层进行账号、帖子和社区不同类型实体节点类型内聚合；在异质图神经网络的每一层进行账号、帖子和社区不同类型实体节点类型间聚合；通过计算异质图神经网络元路径的得分，发现最优的元路径，从而进行恶意账号检测本发明可以实现社交网络关系异质图中元路径的自动搜索和挖掘，解决了异质图恶意账号检测方法中，元路径需要人工设计的问题。
异质图元路径自动评估恶意账号检测方法装置

[发明专利]情感对话生成方法、装置及情感对话模型训练方法、装置-CN202010733045.5在审
发明人：梁云龙;孟凡东;周杰;徐金安;陈钰枫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：方法包括：获取与对话参与方相关的多源知识；根据所述多源知识构建异质图，对所述异质图进行编码以获取异质图特征信息，并根据异质图特征信息确定与当前对话参与方对应的预测回复情绪；对历史回复信息对应的特征信息及异质图特征信息进行编码本公开能够根据对话参与方的多源知识构建异质图，根据该异质图精准预测当前对话参与方的回复应包含的情绪，并生成回复，提高了回复的精准度，进一步提升了用户体验。
情感对话生成方法装置模型训练

[发明专利]一种恶意软件检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211659438.1在审
发明人：喻民;李敏;贺大磊;姜建国;黄伟庆 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明提供一种恶意软件检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：对待检测软件进行动态分析，得到待检测软件的异质图；将待检测软件的异质图输入预设的神经网络模型进行检测，得到检测结果；其中，所述异质图包括系统资源节点和应用程序接口节点，且所述应用程序接口节点指向所述系统资源节点；所述预设的神经网络模型以恶意软件的异质图和正常软件的异质图为样本，以及与恶意软件的异质图和正常软件的异质图相对应的标签训练得到。本发明的目的是解决现有技术在对恶意软件进行检测时，无法有效应对较少的API调用，无法生成有效的API行为图，导致无法对恶意软件进行有效的准确检测的问题。
一种恶意软件检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于异质图鲁棒对抗学习的恶意域名检测方法和装置-CN202310469493.2在审
发明人：袁方方;李志平;曹亚男;张春燕;卢毓海;曹聪;刘燕兵 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异质图鲁棒对抗学习的恶意域名检测方法和装置。所述方法包括：将DNS场景建模为一个原始异质图；其中，所述原始异质图中的节点包括：域名、客户端和IP地址；对原始异质图进行攻击注入，以得到若干个受攻击图；基于DoDe‑CL模型和多层感知机，计算原始异质图和受攻击图中的域名嵌入表示后本发明可以提升模型面对基于异质图的攻击时的鲁棒性。
基于异质图鲁棒对抗学习恶意域名检测方法装置

[发明专利]一种基于服务码级别的故障根因定位方法、系统及存储介质-CN202111127982.7在审
发明人：沈梦家;曹立;隋楷心;刘大鹏;王继斌;张文池;吴楠;陈恒茂 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明提供一种基于服务码级别的故障根因定位方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：构建包括系统间调用关系和服务码间调用关系的全局异质拓扑图；构建基于多维指标的时间序列异常检测模型，对全局异质拓扑图的每条调用边进行异常检测；基于每条调用边的异常检测结果，生成异质故障图；基于随机游走的对象级别排序算法，对获得的异质故障图进行故障根因定位。本发明通过采用异质拓扑图，简洁清晰的展示更细粒度的服务码调用关系和隶属关系；通过融合多维指标的关联特征，有效提高了异质拓扑结构中调用边的指标异常检测的正确率；通过异质图的节点排序算法，有效提高了故障根因定位的准确性
一种基于服务级别故障定位方法系统存储介质

[发明专利]基于异质图注意力的个性化推荐方法、系统及电子设备-CN202310659088.7在审
发明人：程渤;许秋曼;陈玉立;张书浩 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明的目的是提供一种基于异质图注意力的个性化推荐方法、系统及电子设备，涉及个性化推荐技术领域。方法包括基于多个用户的推荐内容数据构建异质图；异质图包括用户‑内容侧异质图和内容‑内容属性侧异质图；确定异质图的嵌入向量表示；以嵌入向量为输入，对结合多头注意力机制的图神经网络进行训练，得到目标用户对不同内容的相关性预测得分本发明通过训练结合多头注意力机制的图神经网络，能够提高个性化推荐内容的合理性。
基于异质图注意力个性化推荐方法系统电子设备

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